

高岡智則
年齢:33歳 性別:男性 職業:Webディレクター(兼ライティング・SNS運用担当) 居住地:東京都杉並区・永福町の1LDKマンション 出身地:神奈川県川崎市 身長:176cm 体系:細身〜普通(最近ちょっとお腹が気になる) 血液型:A型 誕生日:1992年11月20日 最終学歴:明治大学・情報コミュニケーション学部卒 通勤:京王井の頭線で渋谷まで(通勤20分) 家族構成:一人暮らし、実家には両親と2歳下の妹 恋愛事情:独身。彼女は2年いない(本人は「忙しいだけ」と言い張る)
はじめに
私たちは日常の中で新しいことを学ぶとき、ただ暗記するだけでなく「何が共通しているか」を見つけて理解します。これの考え方が 概念学習です。概念学習は、物事をいくつかの大きなグループに分け、そのグループの共通の性質をつかむことを指します。たとえば、犬や猫、鳥などを見分けるとき、私たちはそれぞれの特徴を結びつけ、後から出会う別の生き物を見ても「これは犬の仲間だ」と判断します。
概念学習とは何か
概念学習は、個々の事実を丸暗記するのではなく、意味の枠組みを作る作業です。新しい情報が入ってきたとき、その情報がどのグループに属するのかを考え、そのグループのルールに従って理解します。これにより、未知のものでも正しく分類したり予測したりできます。
身近な例
身の回りの例で考えると、次のような場面が挙げられます。新しく見た動物の写真(関連記事:写真ACを三ヵ月やったリアルな感想【写真を投稿するだけで簡単副収入】)を見て「毛があって4本の足がある」「鳴く」などの共通点を見つけ出し、それをもとに「これは犬の仲間だ」とグループ分けします。別の例として、色の概念があります。赤いもの、青いもの、緑のもの、それぞれが「色」という大きなカテゴリに属すると理解します。これらの学習は、複数の具体的な例を見ていくうちに、無意識のうちに進んでいきます。
学習の過程とコツ
1) 観察と筆記:まずはたくさんの例を見て、特徴を書き出します。写真や絵、現実の物を見て、どんな共通点があるかを意識します。
2) 類似点の抽出:似ている点と違う点を比較します。複数の例の共通部分を探すことが重要です。
3) 概念の抽象化:具体的な特徴から、グループの名前やルールを決めます。たとえば「4本の足と鳴く動物は犬か猫かのいずれか」というように、抽象的な説明を作ります。
4) ルールの確認:新しい例を使って、作ったルールが正しく機能するかを確かめます。もしうまくいかない場合は、ルールを修正します。
人間の学習と機械の学習
人間は直感や経験を使って概念を作ることが多いです。一方、機械も概念学習に近い作業をしますが、データをもとに特徴を見つけ出し、ルールや分類器を作ることを目指します。学校の授業で習う分類の考え方は、機械学習の基礎にもつながっています。なお、概念学習は記憶だけでなく、理解と推論の力を高める学習法として重要です。
表で見る概念学習のポイント
| ポイント | 説明 |
|---|---|
| 特徴の抽出 | 写真や実物から共通点を見つけ出す作業。複数の例を比べるほど精度が上がります。 |
| 概念の適用 | 新しい物にも同じグループの判断を使い、予測や分類を行います。 |
| 例外の扱い | 全てが完全なルールに当てはまらない場合、概念を広げたり、別のルールを併用することがあります。 |
日常生活への活かし方
概念学習は勉強だけでなく、日常生活のさまざまな場面で役に立ちます。新しい友だちを紹介されるとき、相手の趣味や性格をいくつかの特徴から推測するのも概念学習の一部です。また、ニュースや本を読んで「この出来事はどのカテゴリに入るのか」を考える訓練にもなります。大切なのは、具体例をたくさん見ることと、自分で説明してみることです。語彙を増やし、説明する力を高めることで、概念をより正確に理解できるようになります。
まとめ
概念学習とは、個々の事実を覚えるのではなく、物事を大きなカテゴリに分ける考え方です。特徴を見つけ、共通点を理解し、未知のものにも応用できる力を育てます。中学生の段階でも、日常の観察と反復練習を通じて、概念を作る力を身につけることができます。学習のコツは、具体例を増やし、説明する練習を重ねることです。
概念学習の同意語
- 概念理解
- 概念の意味・本質を把握し、抽象的な考え方を身につけることを指す。概念を理解する能力を高める広い意味で使われる。
- 概念獲得
- 新しい概念を知識として取り込み、記憶の中に組み込んでいく過程。
- 概念形成
- 情報を整理・統合して新しい概念の枠組みを作る過程。カテゴリー構築にも近い。
- 抽象概念の習得
- 具体的な事例から抽象的な概念を捉え、理解を深める学習。
- 抽象化学習
- 具体データや経験から共通点を抽出し、抽象的な原理を学ぶ学習プロセス。
- カテゴリ学習
- データや経験をカテゴリーに分け、概念的枠組みを作る学習。分類・識別能力を養う。
- 概念化
- 対象を共通の特性でとらえ、抽象的な概念として表現する能力やプロセス。
- 高次概念の学習
- 基本的な概念に加え、より複雑で抽象度の高い概念を習得する学習過程。
概念学習の対義語・反対語
- 具体例学習
- 抽象的な概念を形成せず、個別の具体例だけから学習すること。新しい事象にも一般化が難しく、カテゴリ化や一般原則の理解が進みにくい反対の学習形態。
- 記憶中心の学習
- 概念の抽象化や一般化を重視せず、情報を覚えること自体を目的とする学習。新しい状況への適用が難しくなることが多い。
- 事例ベース学習
- 多数の具体的な事例を基に判断する学習で、概念や法則の一般化が進みにくい形式。新しい事例にも対応しづらい場合がある。
- 個別学習
- 個々の対象を個別に扱い、全体のカテゴリや普遍的な規칙を見出さない学習。抽象化の機会が限定されやすい。
- 具体的学習
- 具体的な事象の理解にとどまり、抽象的な概念の形成を避ける傾向がある学習。
- 例示依存学習
- 具体的な例示に強く依存して学ぶことで、抽象的な概念の構築が進みにくい状態。
- 暗記中心の学習
- 情報を反復して記憶することに重点を置き、一般化や概念化が後回しになる学習。
- 抽象化回避学習
- 抽象化を避け、具体性を重視した学習姿勢。概念化や普遍性の獲得が難しくなる傾向がある。
概念学習の共起語
- 概念形成
- 新しい概念を生み出す過程。具体的な事例を統合して、共通点を抽出し抽象的な概念へとまとめる。
- 抽象化
- 具体的特徴から本質的な共通点を抜き出し、抽象的な概念に整理する能力。概念学習の基本手法の一つ。
- カテゴリ
- 共通の特徴を持つ概念の集合。物事を整理する枠組みで、概念学習ではカテゴリの定義を学ぶ。
- 分類
- データや事例を適切なカテゴリに振り分ける作業。概念学習と機械学習の核心要素。
- 意味表現
- 概念の意味を言語や記号で表す方法。概念を他者と共有する土台になる。
- 知識表現
- 知識を整理・保存するための表現形式。概念の関係性や階層を表す役割。
- 概念地図
- 概念同士の関係を図で表した図解。概念学習を可視化するツール。
- 概念変化
- 新しい情報により既存の概念が変わる現象。学習の過程でよく起こる。
- 概念発達
- 子どもや学習者が概念を段階的に発展させていく過程。教育心理学と密接。
- 認知心理学
- 人間の認知(思考・理解・記憶など)を研究する学問。概念学習の理論的背景となる。
- 学習理論
- 学習がどう起こるかを説明する理論群。概念学習の設計にも活かされる。
- 教育心理学
- 教育現場での心理を研究する分野。概念学習を効果的に促す方法を探る。
- 学習設計
- 学習内容をどう組み立てるかの設計。概念学習を支える教材設計の要。
- 連想学習
- 関連する概念同士を結びつける学習法。語彙や概念の結合に効果的。
- 具体例
- 新しい概念を理解するための実例。概念学習では例示が理解を深める。
- 事例研究
- 実際の事例を分析して概念を理解する方法。実証的な学習を支える。
- 語彙力
- 概念を表す言葉を豊かに持つ力。語彙が増えると概念の説明もしやすくなる。
- メタ認知
- 自分の理解を見直す能力。概念学習を自分で最適化するのに役立つ。
- 知識獲得
- 新しい知識や概念を取り入れる過程。学習の第一歩。
- 機械学習
- コンピュータがデータから概念のような規則を学ぶ分野。概念学習を機械的に理解する際の関連語。
- 深層学習
- 複雑なデータから高次の概念を抽出する機械学習の一形態。概念学習の機械的側面で登場。
- 分散表現
- 概念をベクトルなどの数値表現で表す技術。語彙や概念の距離を計測しやすくする。
- 認知科学
- 認知心理学・人工知能・言語学などを横断する学問。概念学習の理論基盤となる。
- 人工知能
- コンピュータが知的な振る舞いをする分野。概念学習を応用する分野。
- 知識工学
- 知識を組織化・活用する技術分野。概念化と結びつく。
概念学習の関連用語
- 概念学習
- 事象や対象を共通の特徴でまとめ、抽象的な概念を獲得する学習過程。新しい事例がどの概念に属するかを判断できるようになることを目指します。
- 概念形成
- 未知の対象や現象を観察して、共通点を抽出して概念を作り出す認知過程。
- 概念獲得
- 新しい概念を獲得すること。経験や学習を通じて概念の意味域を広げるプロセス。
- カテゴリ化
- 物事を共通の性質でグループ分けする認知的作業。カテゴリは現実を整理する枠組み。
- 分類
- 観察された事例を既存のカテゴリへ割り当てる行為。
- カテゴリー化
- カテゴリ(カテゴリー)を作ったり整理したりする総称。
- プロトタイプ理論
- 概念はそのカテゴリー内の代表例(プロトタイプ)との距離感で定義されるとする理論。
- エグザンプル理論
- 概念は具体例の集合として記憶され、判断はそれらの類似性で行われるとする理論。
- 概念表象
- 脳内の概念の表現やイメージ。特徴や関連情報の集合として現れる。
- 知識表現
- 知識を意味関係や構造として表現する方法。AIにも用いられる概念。
- セマンティックネットワーク
- 語義間の関連をノードとエッジで表す知識表現の一形態。
- 概念ネットワーク
- 概念同士の関係を直接的に結びつけたネットワーク構造。
- 属性・特徴
- 概念を特徴づける性質や量。分類・識別の根拠となる。
- 抽象化
- 具体的事例から共通の本質を取り出して、抽象的な概念に高める認知過程。
- 特徴理論
- 概念を識別するには特徴の組み合わせが決定的だとする理論。
- 帰納的推論
- 個別の事例から一般的な法則や概念を推測する思考。
- 演繹的推論
- 既知の法則から特定の結論を導く推論。
- 前提知識/先行知識
- 新しい概念を学ぶ際、すでに持っている知識のこと。学習の土台となる。
- スキーマ
- 経験や知識の枠組み。新しい情報の解釈を助ける。
- 概念変化
- 既存の概念が新しい証拠により変化・修正される過程。
- 概念転換
- 別の枠組みで既存の概念を再定義する認知変化。
- 概念マップ/概念地図
- 概念間の関係を図として整理するツール。学習の理解を促す。
- オントロジー
- 概念とその関係を厳密に定義した知識の階層。知識表現やAIで用いられる。
- 転移学習
- 学んだ概念を新しい関連領域へ適用・転用する学習現象。
- クラスタリング
- 類似した事例を自動的にグループ化する手法。概念形成を模擬する一つの方法。
- 意味関係
- 語義間の同義・反義・包含などの関係性。概念理解の基盤。
- 概念マップ作成法
- 学習支援のための概念地図を作成する具体的な方法論。
概念学習のおすすめ参考サイト
- 概念学習(がいねんがくしゅう)とは? 意味や使い方 - コトバンク
- 第2回 「概念型探究」「概念型学習」とは - 教育新聞
- 一生の財産となる「学び方を学ぶ」が得られる「概念学習」とは?
- 【AI No.97】概念学習とは?IT用語をサクッと解説 - 副業ブログ



















